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Herstellen einer Verbindung mit serverlosem Compute

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In diesem Artikel werden die auf Azure Databricks verfügbaren serverlosen Angebote erläutert. Serverless Compute ermöglicht es Ihnen, schnell eine Verbindung mit On-Demand-Computing-Ressourcen herzustellen.

Die Artikel in diesem Abschnitt behandeln das serverlose Computing für Notebooks, Aufträge und Delta Live Tables. Informationen zu serverlosen SQL-Lagerhäusern finden Sie unter Was sind Serverless SQL Warehouses?. Informationen zur Modellbereitstellung finden Sie unter Modellbereitstellung mit Azure Databricks.

Informationen zur Architektur der serverlosen Computing-Ebene finden Sie unter Ebene „Serverloses Computing“.

Was ist serverloses Computing?

Das serverlose Computing verbessert Produktivität, Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit auf folgende Weise:

  • Produktivität: Cloudressourcen werden von Azure Databricks verwaltet. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand und bietet sofortiges Computing, um die Benutzerproduktivität zu verbessern.
  • Effizienz: Das serverlose Computing ermöglicht das schnelle Starten und Skalieren, minimiert Leerlaufzeiten und stellt sicher, dass Sie nur für das von Ihnen verwendete Computing bezahlen.
  • Zuverlässigkeit: Beim serverlosen Computing werden Kapazitätsbehandlung, Sicherheit, Patchen und Upgrades automatisch verwaltet, sodass Sie sich weniger Sorgen um Sicherheitsrichtlinien und Kapazitätsengpässe machen müssen.

Welche Serverless-Computetypen stehen in Azure Databricks zur Verfügung?

Azure Databricks bietet derzeit die folgenden serverlosen Computetypen:

  • Serverlose Berechnung für Notebooks: On-demand, skalierbarer Compute, der zum Ausführen von SQL- und Python-Code in Notebooks verwendet wird.
  • Serverloses Computing für Aufträge: Skalierbares On-Demand-Computing zum Ausführen Ihrer Databricks-Aufträge, ohne Infrastruktur zu konfigurieren und bereitzustellen
  • Serverlose SQL-Warehouses: Elastische Rechenleistung auf Abruf zur Ausführung von SQL-Befehlen für Datenobjekte im SQL-Editor oder in interaktiven Notebooks. Sie können SQL-Warehouses mithilfe der Benutzeroberfläche, der CLI oder der REST-API erstellen.
  • Serverlose DLT-Pipelines: Optimierte und skalierbare Computes für Ihre Delta Live Tables-Pipelineupdates.
  • Mosaik KI-Modell Serving: Hoch verfügbarer und niedriger Latenzdienst für die Bereitstellung von KI-Modellen.

Aktivieren des serverlosen Computings

Um auf serverloses Computing für Notebooks, Aufträge und Delta Live Tables zuzugreifen, muss ein Kontoadministrator das Feature auf Kontoebene aktivieren. Einzelheiten zum Aktivieren finden Sie unter Aktivieren des serverlosen Computings.

Die Aktivierung für serverlose SQL-Lagerhäuser und Model Serving ist ein separater Prozess. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von serverlosen SQL-Warehouses.

Serverlose Computebeschränkungen

Eine Liste der Einschränkungen finden Sie unter Serverlose Compute Limitations.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie werden Releases eingeführt?

Serverloses Computing ist ein versionsloses Produkt. Das bedeutet, dass Databricks automatisch Upgrades für die Runtime des serverlosen Computings durchführt, um Verbesserungen und Upgrades für die Plattform zu unterstützen. Alle Benutzer erhalten innerhalb eines kurzen Zeitraums die gleichen Updates.

Wie kann ich feststellen, welche serverlose Version ausgeführt wird?

Serverlose Workloads werden immer auf der neuesten Laufzeitversion ausgeführt. Informationen zur neuesten Version finden Sie in den Versionshinweisen.

Wie kann ich die Kosten für serverlose Bereitstellung schätzen?

Databricks empfiehlt, einen repräsentativen oder spezifischen Workload auszuführen und zu vergleichen und dann die Abrechnungssystemtabelle zu analysieren. Weitere Informationen unter Referenz zur Systemtabelle für abrechnungsfähigen Verbrauch.

Wie kann ich die DBU-Nutzung für eine bestimmte Workload analysieren?

Um die Kosten für eine bestimmte Workload anzuzeigen, fragen Sie die system.billing.usage Systemtabelle ab. Siehe Kosten für serverloses Computing überwachen für Beispielabfragen an und laden Sie unser Kosten-Observability-Dashboard herunter.

Ich habe das serverlose Computing für Aufträge und Notebooks nicht aktiviert. Warum gibt es Abrechnungseinträge für serverlose Aufträge?

Lakehouse Monitoring und prädiktive Optimierung werden auch unter der serverlosen Auftrags-SKU abgerechnet.

Das serverlose Computing muss nicht aktiviert sein, damit diese beiden Features verwendet werden können.

Unterstützt serverloses Computing private Repositorys?

Repositorys können privat sein oder Authentifizierung erfordern. Aus Sicherheitsgründen ist beim Zugriff auf authentifizierte Repositorys eine vorsignierte URL erforderlich.

Wie installiere ich Bibliotheken für meine Auftragsaufgaben?

Databricks empfiehlt die Verwendung von Umgebungen zum Installieren und Verwalten von Bibliotheken für Ihre Aufträge. Siehe Konfigurieren von Umgebungen und Abhängigkeiten für Nicht-Notebookaufgaben.

Kann ich eine Verbindung mit benutzerdefinierten Datenquellen herstellen?

Nein, nur die Quellen, die Lakehouse Federation verwenden, werden unterstützt. Siehe Unterstützte Datenquellen.

Wie funktioniert das serverlose Computeebenennetzwerk?

Serverlose Computeressourcen werden in der serverlosen Computeebene ausgeführt, die von Azure Databricks verwaltet wird. Weitere Informationen zum Netzwerk und zur Architektur finden Sie unter Serverloses Computing-Plane-Networking.

Kann ich serverloses Computing für Aufträge mit Databricks Asset Bundles konfigurieren?

Ja, Databricks Asset Bundles können verwendet werden, um Aufträge zu konfigurieren, die serverloses Computing verwenden. Siehe Konfigurieren eines Auftrags, der serverloses Computing verwendet.